核心概念
本文提出了一種名為 SpatialDreamer 的新型自我監督立體視頻合成框架,該框架透過視頻擴散模型解決了訓練數據不足和時空一致性問題,並透過深度視頻生成模組和一致性控制模組,實現了高質量、無抖動且具有時空一致性的立體視頻合成效果。
摘要
研究論文摘要
書目信息
Lv, Z., Long, Y., Huang, C., Li, C., Lv, C., Ren, H., & Zheng, D. (2024). SpatialDreamer: Self-supervised Stereo Video Synthesis from Monocular Input. arXiv preprint arXiv:2411.11934v1 [cs.CV].
研究目標
本研究旨在解決從單眼輸入進行立體視頻合成時面臨的訓練數據不足和時空一致性難題。
方法
- 提出了一種名為 SpatialDreamer 的自我監督立體視頻合成框架,利用視頻擴散模型進行合成。
- 設計了深度視頻生成模組 (DVG),透過前後渲染機制生成具有幾何和時間先驗的配對視頻數據,解決數據不足問題。
- 提出了 RefinerNet 和自我監督合成框架,利用 DVG 生成的數據進行高效、專用的訓練。
- 設計了一致性控制模組,包含立體偏差強度度量和時間交互學習模組 (TIL),分別確保幾何和時間一致性。
主要發現
- SpatialDreamer 在 RealEstate10K 和自建立體視頻數據集上進行的實驗表明,該方法在視覺效果和量化指標方面均優於現有方法。
- DVG 模組有效解決了數據不足問題,並生成了具有時空一致性的配對視頻數據。
- 一致性控制模組有效提升了合成視頻的幾何和時間一致性。
主要結論
SpatialDreamer 為從單眼輸入進行立體視頻合成提供了一種有效的解決方案,並在視覺質量和時空一致性方面取得了顯著進展。
意義
本研究推動了立體視頻合成領域的發展,並為虛擬實境等應用提供了技術支持。
局限性和未來研究方向
- 未來研究可以探索更精確的深度估計方法,以進一步提升合成視頻的質量。
- 可以進一步優化 SpatialDreamer 的效率,使其更適用於實時應用場景。
統計資料
本文使用了 RealEstate10K 數據集,該數據集包含約 1000 萬幀圖像,這些圖像來自約 80,000 個視頻片段,而這些片段又收集自約 10,000 個 YouTube 視頻。
研究者還收集了 1500 個單眼視頻,其中 1400 個用於訓練,100 個用於測試。
在第一階段訓練中,將單個視頻幀採樣、調整大小和中心裁剪為 1024 × 1024 的分辨率。
在第二階段訓練中,首先根據場景轉換對視頻進行分割,確保一個場景只出現在一個視頻片段中,然後將每個視頻片段組成八幀用於訓練。
引述
“The primary difficulties of this task stem from the lack of adequate high-quality paired stereo videos for training, and the challenge of preserving the geometric consistency between two views as well as maintaining the temporal consistency across generated frames.”
“In this paper, we propose a self-supervised stereo video synthesis paradigm via a video diffusion model, termed SpatialDreamer, which will meet the data insufficiency and spatio-temporal inconsistency at once.”